MATLAB遗传算法工具箱及其应用

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1、MATLAB遗传算法工具箱函数及其应用学号：11309011姓名：黄樟导师：李昇平指导老师：包能胜汕头大学工学院机械电子工程系2013年12月18日内容提要遗传算法流程回顾遗传算法工具箱结构遗传算法工具箱通用函数遗传算法工具箱应用一、遗传算法流程回顾遗传算法基本流程框图生成初始种群计算适应度选择-复制交叉变异生成新一代种群终止?结束个体染色体基因二、遗传算法工具箱结构本节介绍的是英国苏菲尔德大学开发的遗传算法工具箱。由于MATLAB高级语言的通用性，对问题用M文件编码，与此配对的是MATLAB先进的数据分析、可视化工具、特殊目的的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传

2、算法可能性的一致环境。GA工具箱本质是个函数包，用户只要安装了这个工具箱或者软件自带了这个工具箱，就可以调用这些函数命令，从而编写出强大的MATLAB遗传算法程序。二、遗传算法工具箱结构1、种群表示和初始化函数：crtbase，crtbp，crtp。GA工具箱支持二进制、整数和浮点数的基因表示。二进制和整数种群可以使用工具箱中的crtbp建立二进制种群。crtbase是附加的功能，它提供向量描述整数表示。种群的实值可用crtrp进行初始化。在二进制代码和实值之间的变换可使用函数bs2rv，它支持格雷码和对数编码。二、遗传算法工具箱结构2、适应度计算：ranking，sc

3、aling。适应度函数用于转换目标函数值，给每一个个体一个非负的价值数。这个工具箱支持Goldberg的偏移法和比率法以及贝克的线性评估算法。另外，ranking函数支持非线性评估。二、遗传算法工具箱结构3、选择函数：reins，rws，select，sus。这些函数根据个体的适应度大小在已知种群中选择一定数量的个体，对它的索引返回一个列向量。现在最合适的是轮盘赌选择法（即rws函数）和随机遍历抽样（即sus函数）。高级入口函数select为选择程序，特别为多种群的使用提供了一个方便的接口界面。在这种情况下，代沟是必需的，即整个种群在每一代中没有被完全复制。reins能

4、使用均匀的随机数或基于适应度的重新插入。二、遗传算法工具箱结构4、交叉算子：recdis，recint，reclin，recmut，recombin，xovdp，xovdprs，xovmp，xovsh，xovshrs，xovsp，xovsprs。交叉是通过给定的概率重组一对个体而产生后代的。单点、两点和洗牌交叉是由xovsp、xovdp和xovsh函数分别完成的。缩小代理交叉函数分别是：xovdprs、xovshrs和xovsprs。通用的多点交叉函数是xovmp，它提供均匀交换的支持。函数recmut提供具有突变特征的线性重组。而函数recombin是一高级入口函数，

5、对所有交叉操作提供多子群支持入口。二、遗传算法工具箱结构5、变异算子：mut，mutate，mutbga。二进制和整数变异操作由mut完成。实值的变异使用育种函数mutbga是有效的。mutate对变异操作提供一个高级接口。二、遗传算法工具箱结构6、多子群支持：migrate。遗传算法工具箱通过高层遗传操作函数migrate对多子群提供支持，它的一个功能是在子群中交换个体。一个单一种群通过使用工具箱中的函数修改数据结构，使其分为许多子种群，这些子种群被保存在连续的数据单元块中。高层函数（如select和reins）可独立地操作子种群，包含在一个数据结构中的每一个种群允许

6、独自向前衍化。三、遗传算法工具箱通用函数几个典型工具箱函数的介绍创建初始种群函数crtbp二进制串到实值转换函数bs2rv轮盘赌选择函数rws三、遗传算法工具箱通用函数1、函数crtbp功能：创建初始种群。格式：说明：遗传算法第一步是创建由任意染色体组成的原始种群。crtbp创建一元素为随机数的矩阵Chrom。向量个体数量个体长度三、遗传算法工具箱通用函数例3.11使用函数crtbp创建初始种群的应用举例。创建一个长度为9、有6个个体的随机种群（这里前四个基因位是基本字符｛0，1，2，3，4，5，6，7｝，后五个基因位是基本字符｛0，1，2，3｝）：BaseV=c

7、rtbase（[45]，[84]）；[Chrom，Lind，BaseV]=crtbp（6，BaseV）；或[Chrom，Lind，BaseV]=crtbp（[6，9]，[888844444]）；运行得Lind=9；BaseV=[888844444]三、遗传算法工具箱通用函数2、函数bs2rv功能：二进制串到实值的转换。格式：Phen=bs2rv（Chrom，FieldD）说明：Phen=bs2rv（Chrom，FieldD）根据译码矩阵FieldD将二进制串矩阵Chrom转换为实值向量。返回矩阵Phen包含对应的种群表现型。例3.21函数